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隨著時間的推移，地下戰繼續在沖突中保持其誘惑力，因為作戰人員要尋求超越對手的競爭優勢。目前，美國針對地下環境的大多數條令都是從戰術角度出發，側重于打擊地下威脅的技術、技巧和程序。在美國努力了解自身、敵人和未來環境，同時維護美國生活方式的過程中，了解地下作戰仍然至關重要。

本研究通過歷史分析和地下類型學的發展，讓作戰規劃人員更好地了解地下作戰的作戰影響。這種理解對于美國在大規模作戰行動中取得成功至關重要。它將使作戰層面的規劃者更好地了解作戰環境，估計敵人的能力，并為作戰指揮官提供更合適的成功選擇。地下威脅不是一個陸軍問題，而是一個防御問題，需要各層次的綜合資源和資產。然而，物理效應只有在經過深思熟慮的認知設計和虛擬塑造效應之后才會有說服力。在作戰層面，美國必須重塑心智模式，重構問題，以塑造深層打擊敵人的能力，因為敵人的地下網絡使其無法抵御我們傳統的、致命的深層火力打擊。盡管地下威脅仍是一個重要方面，但其答案并不在于下一個技術進步或戰術解決方案，而在于作戰藝術家的創造性和批判性思維以及重構問題、運用系統思維并為指揮官提供更好解決方案的能力。

圖 2. 地下戰類型。

了解地下威脅

地下威脅繼續在全球重大沖突中發揮關鍵作用。使用地下武器的目的因地區、時間段和沖突而異。從歷史分析中可以看出，一些交戰方利用地下來增強進攻能力、加強保護、延長通信線路以及提供隱蔽的基地和住所。另一些交戰方則利用地下空間來盡量減少其弱點并加強防御。從第一次世界大戰到二十一世紀的伊拉克戰爭，對這些沖突的分析表明，地下威脅在現代戰場上具有多變性和持久性。美國在準備大規模作戰行動時必須了解地下作戰的影響。歷史案例研究為過去一百年來地下作戰的綜合類型學提供了支持。由此產生的類型學對戰爭行動層面的地下使用進行了分類。

圖 2 所示的地下作戰類型是對交戰方在跨越廣闊時空的六場不同沖突中使用地下作戰手段的分析結果。通過對每場沖突的作戰分析，確保了一種揭示地下作戰分類目的的類型學。這種類型學使作戰規劃人員對環境和敵人有了更好的了解，從而使指揮官能夠降低風險并利用狹窄的機會之窗。

在地道網絡建設中，形式服從功能。在作戰層面，挑戰因復雜性、永久性程度、建設地點和非國家行為者的整合而異。然而，出其不意仍然是這一類型的核心。在任何情況下，地下行動都會利用出其不意的因素。出其不意的優勢在從戰術到戰略的各個戰爭層面都提供了機會。出其不意對戰爭的生理和心理都有影響，嚴重影響對手的戰斗意志和屈服的心理高潮。無論是有形的還是無形的，出其不意都是戰爭藝術和科學中的一個要素。沒有出其不意，面對敏銳的敵人往往難以掌握主動權。

二十年來，全球多個地區沖突不斷，這給美國特種作戰司令部（USSOCOM）帶來了一個問題：它已變得過度依賴殺傷力來實現其戰略目標。隨著美國進入新的大國競爭時期，美國特種作戰司令部對致命性的過度依賴和默認的致命性文化已經開始產生二階和三階效應。雖然大國競爭歷來包括沖突與和平時期，但大規模作戰行動仍然不太普遍。本研究調查了特種作戰部隊（SOF）如何與其他國家力量要素一起找到殺傷力的最佳平衡點，并確定平衡殺傷力與其他國家力量工具有助于提高特種作戰部隊行動的有效性，同時支持全政府方法。本文還探討了特種部隊如何與民用領域接觸，并將其接觸范圍擴大到整個物理領域的安全之外的要素。本研究發現，美國海軍特種作戰司令部必須根據特種作戰部隊參與的每個地區或國家的普遍情況，在大國競爭中使用多少殺傷力之間取得平衡，同時全面評估其他國家力量工具。這項研究最終確定，在大多數現代沖突中，單靠殺傷力無法取得勝利。

美國特種作戰司令部（USSOCOM）過度依賴殺傷力來解決全球環境中的安全問題。美國國防部（DOD）繼續強調回歸致命能力，聲稱這將使美國在競爭階段保持競爭力。隨著世界日益復雜，美國的競爭對手繼續使其可支配的軍事能力多樣化，以實現其政治目標。競爭對手的競爭方法包括融合民事和軍事能力，同時利用多種國家力量工具，并不斷擴大其在民事領域的存在。本論文研究了 USSOCOM 如何通過優化國家力量要素之間的平衡，使美國政府在沖突和競爭中有效競爭。

本研究調查了五個案例，并使用 DIMEFIL（外交、信息、軍事、經濟、金融、執法）模型對每個案例進行分析，以評估在實現政治議程的過程中，每種國家力量工具的最佳平衡點是什么。案例研究 1--2000-2020 年的哥倫比亞，明確了美國歷來較少的軍事存在如何使美國政府在向哥倫比亞政府同行提供建議的同時，使整個 DIMEFIL 的行動同步進行。案例研究 2--1945-1949 年的希臘內戰，揭示了美國如何通過軍事援助、火力和物資支持壓倒共產黨支持的叛亂分子，從而以更高的殺傷力和軍事支持取得勝利。案例研究 3：菲律賓，2001-2020 年，探討了美國海軍特種作戰司令部如何幫助菲律賓安全部隊反擊菲律賓國內萌芽的伊斯蘭極端主義叛亂問題。案例研究 4"2014 年俄羅斯吞并克里米亞 "分析了俄羅斯聯邦在整個 DIMEFIL 的混合環境中采用了哪些戰略來吞并克里米亞并挑戰烏克蘭的合法性。最后一個案例研究是 "案例研究 #5：2001-2020 年的阿富汗"，調查在與塔利班和其他仍在爭奪戰亂國家控制權的派別的戰爭中，使用特種作戰部隊和常規部隊的力度究竟有多大。

研究發現，雖然沒有兩個案例是相同的，但每個案例研究中都出現了可能適用于未來沖突的主題。DIMEFIL 是一種簡單的模式，有其自身的局限性，不應成為美國海軍特種作戰司令部制定競爭或沖突戰役的唯一戰略工具。此外，任何尋求利用多種國家力量要素的機構或部隊都應找到每種要素的最佳平衡點，并可根據行動環境的條件進行調整。為了在大國競爭中保持競爭力，美國海軍陸戰隊司令部必須能夠自如地在民用領域和相關要素中開展行動，并通過民用領域和相關要素開展行動。包括演習在內的軍事訓練始終是必要的，但隨著美國競爭對手不斷調整其方法，民事和軍事領域之間的界限將繼續交織在一起。因此，除了傳統的軍事和安全部隊合作伙伴之外，美國海軍陸戰隊司令部現在必須學會如何運作和利用作戰環境中的其他要素。

當前作戰環境的特點是信息時代以及同級和近似同級對手的出現。野戰手冊（FM）3-0《作戰》針對這些模式轉變，引入了多域擴展戰場和陸軍的四種戰略角色--塑造、預防、進行大規模地面作戰和鞏固戰果。FM 3-0 在美國陸軍條令中首次正式提出了鞏固戰果和相關的鞏固區域。鞏固戰果的目的是使任何暫時的作戰成功得以持久，并為向合法當局過渡控制權創造穩定的環境條件。通過分析美國陸軍在二戰末期為被占領德國的過渡所發揮的歷史作用，以及當前的條令和面向未來的概念，提出了 18 項有關鞏固戰果的條令修改建議，涉及美國陸軍的行動、領導和任務指揮條令。其中四項建議的條令修改是引入全面的多領域鞏固區、強調意圖引導的程序控制、編纂虛擬和認知鞏固戰果，以及在條令中承認可能需要臨時軍政府。

軍事創新過程在戰時和平時具有不同的特點。戰時創新有戰場的直接反饋。和平時期的創新必須考慮到各種可能的未來，同時還要面對信息不完善所帶來的不確定性。軍事創新研究表明，實驗為克服這一挑戰提供了工具。現有的學術研究將實驗描述為一個迭代學習的過程，它能產生關于未來戰爭的新數據，并引用了美國航母戰和德國聯合武器演習等歷史實例。

本文認為，要理解實驗如何支持和平時期的創新，這種觀點并不全面。與其說實驗揭示了未來戰爭的本質，倒不如說實驗作為一種建立共識的工具最具價值。和平時期的軍事實驗是一個社會過程，在這一過程中，組織、團體和行動者影響著國防政策子系統內的意識形態競爭。社會過程包括構建知識，并就 "什么是真實的 "和 "什么是有效的 "達成共識。在戰爭期間，這一過程是通過戰場上的共同經驗實現的。在和平時期，這一過程發生在實驗過程中。軍事實驗需要高層領導的支持，但僅靠支持并不能在關鍵群體中達成足夠的共識。為了提高實驗向創新過程的實施階段過渡的可能性，國防政策制定者利用宣傳網絡（由國防政策制定者和政策影響者組成的松散聯盟）在整個國防政策子系統中建立共識。

本論文在三個案例研究中考察了這些論點：20 世紀 80 年代陸軍的摩托化概念實驗、20 世紀 90 年代陸軍的新路易斯安那演習和二十一世紀部隊實驗，以及 20 世紀 90 年代末和 21 世紀初聯合部隊司令部的聯合實驗。就國防政策而言，本文的研究結果表明，國防決策者應集中精力擴大宣傳網絡，將實驗與更廣泛的國防政策子系統聯系起來，以最大限度地發揮實驗的作用。此外，實驗還要求領導者在思想上與新理念保持一致，能夠傳達新理念的價值，擁有可靠的實戰經驗，并參與到宣傳網絡中，將實驗與關鍵群體聯系起來。最后，有效的實驗要求領導者在其職業生涯的早期經常接受必要的教育和體驗。

軍事創新過程

威脅改變形式和特征的速度與陸軍改造能力的適應速度之間的差距，清楚地凸顯了陸軍轉型過程中所面臨的困難。

為了應對陸軍面臨的作戰挑戰，需要持續不斷地進行現代化改造。技術發展的極快速度和不斷變化的全球戰略環境加劇了這種狀況。

因此，陸軍必須有效采用能夠盡可能預測未來需求的組織流程，并提供能夠在戰略層面提高對實施適當轉型過程必要性認識的有效解決方案。陸軍迫切的轉型需求可以用圖 1 中的模型來表示。該模型結合了國家經濟增長（Y 軸）、陸軍與其他武裝力量的一體化水平（Z 軸）和國防愿景水平（X 軸）。當形狀規則時，模型顯示的是一個處于平衡狀態的系統，而當形狀不規則時，模型則突出了關鍵領域。

目的

本研究旨在指導陸軍轉型的長期進程。它將成為以下方面的主要概念參考

• 通過提出塑造未來陸軍的功能概念，指導未來的適應性研究；
• 假設未來可能的需求，以支持陸軍在不久的將來（2035 年后）的作戰活動， 整個文件的目的是概述意大利陸軍未來所需的能力發展，通常是在北約范圍內。

目標

本文件是陸軍開展的概念性工作的一部分，其目的是界定和確定主要行動者以及陸軍可能需要在其中行動的未來環境的性質。

因此，本文件的目的是描述假設情景和陸軍將面臨的主要挑戰。目的是找到可能的解決方案，以推動支持國防的能力發展進程。

本文件介紹了未來指揮官為更好地應對 "陸軍指揮官面臨的新挑戰 "而必須面對的各種論題及其影響。

方法

本文件將使用北約 "全球戰略趨勢分析 "文件和 "戰略前瞻分析 "文件中已確定的要素，同時還將引入復雜環境中的遠見方法要素，特別是規劃情景。

這項研究（也考慮到了作為遠見方法一部分的尋路方法）不僅考慮了分配給陸軍的主要任務，還考慮了戰略趨勢（地緣政治、人口、技術、經濟和環境）的演變。它希望勾勒出未來陸軍必須保持實質性優勢的領域。

未來戰場上的傳感器和射手可能會帶來新的無人區。鑒于全域能力發展的趨勢，未來戰場上美國陸軍部隊應如何跨越 25 千米的致命距離？現在和未來十年內傳感器和射手能力的發展可能意味著超越局部戰術作戰空間的拒止空間。了解這種致命區域的性質對于塑造美國陸軍的未來發展至關重要。同時，通過應用相關軍事理論來闡明作戰概念和能力的意圖也同樣重要。綜合上述分析，有助于確定不對稱領域以及部隊現代化是否走在正確的軌道上。

羅伯特-萊昂哈德上校在其《機動的藝術：機動戰理論與空地作戰》一書中，將錯位作戰的失敗機制描述為："友軍不必按照敵軍的條件與敵軍作戰或對抗，而是避免敵軍可以發揮其威力的任何戰斗"。此外，"錯位 "的應用是通過技術、戰術或兩者的結合來實現的。這項工作提出的假設是，陸軍部隊跨越未來致命距離的最佳方式是設計和協調全域能力，在功能上使任何對手的系統優勢變得無關緊要。

由于未來武裝沖突的地點和性質尚不可知，本專著描述了美國近鄰對手的作戰概念和能力發展。美國各軍種的全域概念和相關物資能力提供了一個比較點。利用約翰-博伊德（John Boyd）和羅伯特-萊昂哈德（Robert Leonhard）的軍事理論觀點，本著作得出了到 2030 年 25 公里致命距離內作戰性質的影響。針對這些影響，專著提出了領導者培養與教育、條令和物資領域的解決方案。

管理整個戰場上不斷增長的數據量和速度是作戰人員的一個關鍵問題。解決這個問題將需要從根本上改變戰場分析的方式。一種在戰場上做出決策的新方法將通過將分析能力移至數據源附近來消除數據傳輸延遲。決策周期取決于捕捉數據并將其轉化為可操作信息的速度，以便進行決策。實時態勢感知是通過將計算資產定位在戰術邊緣來實現的。

加速戰術決策過程需要利用三個技術領域的能力：（1）高性能計算（HPC），（2）機器學習（ML），以及（3）物聯網（IoT）。利用這些領域可以減少網絡流量，縮短將數據轉化為可操作信息所需的時間。更快的決策周期可能會徹底改變戰場上的行動。

本報告概述了一個人工智能（AI）系統的設計，用于在戰術作戰環境中的近實時分析，在同地的移動HPC硬件上執行。該報告包括以下幾個部分：（1）描述動機、背景和技術狀況的介紹；（2）利用HPC問題定義和用例的戰術決策過程描述；（3）HPC戰術數據分析框架設計，使數據變成決策。

1 引言

背景

戰術邊緣人工智能（AI）的方法被細分為三個主要研究領域：（1）研究延伸到戰術邊緣的移動或便攜式高性能計算（HPC）環境的硬件和架構；（2）研究機器學習（ML）算法和物聯網（IoT）架構及其與便攜式HPC的一致性；以及（3）利用邊緣HPC為戰術決策過程設計操作工作流框架。

• HPC邊緣架構： 這項工作包括調查在移動和/或便攜式HPC環境中提供和支持數據科學能力所需的最先進的硬件、軟件、網絡和存儲。

• ML邊緣分析： 機器學習已經通過尋找和分析大數據集的潛在特征的能力改變了數據分析。我們能否徹底改變戰場上的數據分析方式，然后建立讓ERDC解決這一類新問題的能力？

• 邊緣HPC：這項工作旨在將擬議的硬件能力創新與創新的分析能力結合起來，以最優化和最恰當的方式在戰術邊緣提供計算密集的決策支持分析。處理這項任務的方法將是在解決作戰需求的同時暴露出一個作戰過程。換句話說，當團隊直接為現實世界的戰場數據處理需求建立戰術邊緣分析時，為實現戰術邊緣分析所經歷的操作流程將開始定義一個可推廣的操作流程，以利用邊緣的HPC解決戰術決策分析問題。

動機

技術創新（AI）在各行業和各國的快速發展和擴散性質正在削弱美國對國防技術應用的壟斷。獲得的優勢是暫時的，因為近似的對手能夠迅速利用這些日益普遍的能力。中國制定了一項發展計劃，到2030年成為人工智能的世界領導者，并創造一個1500億美元的產業。俄羅斯總統弗拉基米爾-普京表示，"誰成為這個領域（人工智能）的領導者，誰就會成為世界的統治者"（Gigova 2017）。美國防部（DoD）必須迅速而果斷地利用人工智能和自動化，使美國部隊能夠更有效和高效地運作。通過以戰略為重點的意圖和工作，適當地加以利用，人工智能可以成為最大的補償--或者說，如果缺乏遠見和方向，它可能會成為一個戰略赤字。

人工智能已經成為每一類企業的解決方案和問題的一個日益增長的來源。基于人工智能的技術已經融入如此多的部門，往往引起巨大的變化，從軍事或全球安全的角度來看，它不能被忽視。

潛在軍事應用的早期AI問題（通過全球安全集團的視角）：

1.在近期內，人工智能的哪些軍事應用是可能的？

2.在這些應用中，哪些是對戰略威懾的穩定性有潛在影響的？人工智能是否會改變我們考慮威懾的方式？

3.人工智能輔助的軍事系統如何影響區域穩定？

4.區域穩定和戰略威懾之間有什么聯系？

5.人工智能帶來的意外后果和戰略意外的風險是什么？

目前國防界對什么是人工智能缺乏共同的模式、術語和基線。人工智能有許多應用和方法，但其中最大和最廣泛使用的是以一種形式提供價值的方式分析 "大數據"。狹義人工智能使用離散的問題解決工具來執行特定的狹義任務。通用人工智能包括旨在模仿和重現人腦功能的技術。狹義的人工智能有更多的采用，并被證明在各種領域提供價值。人工智能與商業應用的交叉，使數據豐富的領域有了預測分析的能力。大量的傳感器和相機，加上現有的以數據為中心的資源，正在推動人工智能的機會，以揭示隱藏的洞察力。

目標

人工智能顯然有潛在的軍事潛力，但要到什么時候才能在實踐中真正顯現出來？美國防部在2018年6月建立了一個聯合人工智能中心，導致資金和研究的增加。與工業/學術界人工智能應用直接類似的軍事應用（物流、規劃、分析、運輸等）已經在整個國防和情報界迅速采用了人工智能支持的數據分析。戰爭有單獨的和不同的應用，對人工智能的采用較慢。適用于戰爭的人工智能應用的主要類別是：（1）那些主要在戰爭的戰役層面產生影響的應用；（2）那些主要在戰爭的戰略層面產生影響的應用。"在戰爭的戰役層面上的人工智能應用可能對使用通用軍事力量來實現戰術目標產生非常大的影響，從而對常規威懾的可信度產生影響。人工智能在戰略層面的應用可能會對有關戰爭規模和范圍、升級和降級的政治決策產生重大影響，進而影響戰略穩定和威懾"（Davis 2019）。

美國防部戰略的一個關鍵重點是確定關鍵的探路者，使該部能夠實現其人工智能的愿景：

• 繼續開展被稱為 "Maven項目 "的算法戰爭跨職能小組（AWCFT）的工作，以迅速整合和部署商業和政府開發的人工智能能力，支持反ISIS運動。

• 建立一個以國防部人工智能為重點的中心，在國防企業的多個領域創新和部署人工智能系統的操作原型，并確定將人工智能技術持續應用于各種用例的途徑。

• 在戰術邊緣提供世界級的計算能力。國防部將重新獲得嵌入式HPC的競爭優勢，以支持 "算法戰爭"，重點是在運輸集裝箱中的前線部署HPC，以支持戰地戰術行動。設計利用世界一流的高功率架構來融合數以萬計的信息源。

美國國防部的人工智能目標是：

• 為人工智能建立跨領域的基礎。美國防部將加強跨領域的基礎，并制定法律和政策框架，以確保其能夠成功應用人工智能。它必須強調其開發的系統的互操作性，同時確保其部署的安全和保障。此外，它必須最大限度地追求國際、商業和學術伙伴關系，同時增長和培養自己的有能力的人工智能勞動力。

• 實現軍事技術的優勢。美國防部將集中投資并利用商業和學術投資，以便在關鍵領域實現對對手的軍事技術優勢，包括核心人工智能、機器學習、機器人、數據分析、高級計算和人類-人工智能協作。

• 轉變美國防部的關鍵業務職能。美國防部將通過大量利用商業AI/ML產品和投資來實現其業務運作的現代化和簡化。

• 建立、部署和維護基于AL/ML的能力，提供戰場上的軍事優勢。為了提高殺傷力，美國防部將投資于應用能力的開發，將新興技術與特定的軍事能力和行動概念聯系起來，快速過渡能力，并專注于關鍵的應用領域。

已經確定的（目前正在研究的）三個潛在應用的作戰目標：

• 無所不在和無所不知的自主車輛

  • 高度重視人工智能的軍事應用

  • 專注于所有級別的無人系統（陸、海、空）。

  • 進行復雜的戰役戰術，快速調整，報告變化

• 大數據驅動的M&S和兵棋推演

  • 人工智能已經在核武器系統中得到了一些應用。

  • 對人工智能的兵棋推演方法的興趣增加，以探索和了解動態條件如何影響結果和決策。

• 集中的情報收集和分析

  • 需要更快地分析情報數據流（沒有信息過載）。
  • 數據量的增加（加上來自不同來源的數據種類增加），需要人工智能來解決收集和分析問題

已經為戰略目標確定了四個潛在的應用（目前正在研究）：

• 實現情報、監視和偵察（ISR）的系統體系

  • 目標識別只是開始；ISR也需要多領域的態勢感知。
  • 整體感知是目標，也是關鍵，因為戰場延伸到所有領域。
  • Maven項目（算法戰爭跨職能小組）。
  • 軍事版的物聯網可以在傳統因素中實現軍事優勢：速度和范圍

• 戰略資產的精確瞄準

  • 由人工智能賦能的ISR使定位、跟蹤和瞄準戰場上的實體成為可能，從而使打擊敵人成為可能。
  • 在更好地理解之前，使基于相互脆弱性的威懾的基本戒律變得不太確定

• 有效的導彈防御

  • 實現更好的目標獲取、跟蹤和識別
  • 防止彈道導彈攻擊

• 人工智能引導的網絡

  • 通過創建人工智能引導的探測、繪圖和黑客系統來發現網絡/數據的漏洞，以實現防御性戰略
  • 用于定位和收集、破壞或虛假信息的進攻性人工智能
  • 防御性人工智能用于檢測入侵和搜索衰弱的異常情況

這些都直接影響了戰爭的速度。"戰爭的速度已經改變，而這些變化的性質使得全球安全環境更加不可預測、危險和無情。決策空間已經崩潰，因此程序必須適應戰爭速度的發展"（Garamone 2017）。有人說，"軍隊必須最大限度地利用其決策空間，所以軍事領導人可以以戰爭的速度提出選擇"（Garamone 2017）。這可以通過 "建立一個框架，使高級領導人能夠及時做出決定"（Garamone 2017）來實現。

方法路徑

人工智能是實現迎戰戰爭速度變化這一總體目標的關鍵一環（圖1）。人工智能為指揮官提供了對態勢理解，并為高效和有效地處理、利用和傳播信息打開了大門，其速度是人類無法比擬的。人工智能使系統能夠學習和適應，加快作戰節奏，使士兵更聰明，并能自主操作。戰場系統需要有彈性，能夠適應不斷變化的情況。信息的增長已經超過了人類快速分析信息并將其應用于決策過程的能力。士兵和機器作為一個綜合認知系統工作，能夠大大擴展數據分析的深度和廣度。機器專注于分析低層次的細節，讓士兵將注意力集中在更高層次的戰略和規劃上。

人工智能對威懾和穩定有多種潛在影響。它也有很大的潛力通過增加感知到的突襲風險來侵蝕穩定。歪曲的數據可能導致人工智能系統采取意想不到的行動。人工智能確實會犯錯，但這些錯誤不能導致戰略不穩定或不必要的升級。人工智能的速度可能會意外地加速一些可以通過其他努力來降級的事情。當被賦予與外國和友好平臺有關的不同參數時，它也可能誤報意圖。人工智能只是跟上戰爭速度的大拼圖中的一塊。

定義邊緣

邊緣的定義是相對于事業內部的位置而言的。例如，移動網絡運營商（MNOs）認為邊緣是其無線接入網絡（RAN）的末端，是多接入邊緣計算（MEC）的一個大機會。數據中心服務提供商可能將邊緣視為部署在關鍵位置的基礎設施，以盡量減少通信延遲。HPC和邊緣服務器供應商將遠程站點的設備視為其邊緣。數據處理要求的范圍可以從邊緣的超低延遲和實時延遲，到 "近邊緣 "的中等延遲和本地數據處理，再到集中式數據中心的高延遲和高容量存儲和網絡。

人工智能邊緣計算將通過把計算帶到數據上而不是把數據移到這些強大的計算機資源上來減少網絡流量需求。這將減少從數據到決策所需的時間（圖2）。邊緣計算在將計算資源移至數據源附近時，利用了更小、更強大的設備，從而減少了網絡流量，使計算資源更接近前線（圖3）。它將分析數據所需的計算匯集到數據源；數據到決策（D2D）的時間減少了，從數據中提取的見解和信息被高度壓縮并更容易分享，更多的計算能力可以在更小的設備中得到。傳統的方法是在低層（戰術邊緣）收集數據，并將數據傳輸到高層進行處理和分析。這種方法的結果是隨著數據源的不斷增加而出現了擴展問題。它通過傳輸未處理的數據給網絡帶來了負擔。數據傳輸成為一個主要的瓶頸，影響了戰場的節奏。

目標

一個有效的指揮和控制（C2）系統必須為用戶提供作戰畫面，支持規劃過程，并能接收、處理和傳輸信息。

這項工作的目的是研究人工智能和HPC一起工作，以推進關鍵的軍事能力，如態勢感知（圖4）。邊緣的HPC加人工智能提供了對本地數據的近乎實時的利用，支持高度的自主性，計算資產被移到離數據源更近的地方，增加了數據分析的深度和廣度，減少了做決定的時間，洞察力為決策提供了依據。

報告組織

本報告分為六章：

• 第一章是對當前情況的概述和報告的目的。
• 第2章提供背景和當前可用的軟件和硬件基礎設施。
• 第3章調查了要調查的潛在軍事用例。
• 第4章提供了解決該問題的建議方法。
• 第5章總結了報告的內容。
• 第6章涉及未來的工作計劃和發展。

由于沒有足夠快地開發和部署人工智能（AI），美國在常規戰斗中面臨被超越的風險。對手，特別是中國，正在擁抱人工智能，并試圖利用所認為的美國弱點。中國計劃到2030年成為人工智能的世界領導者，并繼續在其民用和軍用部門大量投資于人工智能能力。使用致命性自主武器（LAWS）是不可避免的，并正在所有領域發展這種能力。人工智能是一種力量倍增器，但美國對在戰斗中使用致命性自主武器感到不安。中國和美國對未來的人工智能應用有著截然不同的戰略。為了使美國軍隊既能最大限度地發揮人工智能的全部潛力，又能維護國際法治，在未來的大規模沖突中，人-智能體（H-A）編隊合作是必不可少的。

為什么需要人類-智能體編隊?

雖然人工智能是一種力量倍增器，但美國的政策制定者和軍事指揮官目前對在未來的戰斗中使用致命性自主武器系統感到憂慮。如果一個或多個對手對美國或其盟國部署致命性自主武器系統，這一政策可能會引起爭論。解決這個問題的一個潛在辦法是將人工智能與人類對應方組合起來。人-智能體（H-A）團隊是一個網絡，其中智能系統（智能體）和人在一個小組內有效合作，通過加強彼此的強項和預測彼此的弱點來創造協同效應。團隊合作的特點和屬性因模型而異，但貫穿始終的一個概念是相互依賴的重要性。H-A團隊合作取決于人與人工智能系統之間的這種相互依存關系，才能取得成功。

DeepMind之前提到的AlphaGo是一個完美的例子，說明如何有效地將人工智能與人類同行配對。2017年，也就是AlphaGo第二次擊敗圍棋世界冠軍的那一年，兩名人類專業人士與人工智能系統結成了伙伴。在 "配對圍棋 "中，人類和AlphaGo交替下棋，每個人都必須學習和適應他們的隊友正在下的棋。這種耦合使人類能夠從他們的人工智能對手那里學習，成為更好的棋手。與AlphaGo配對的中國圍棋大師連笑解釋說："AlphaGo非常自信，他也給了我信心。他幫助我相信我應該掌好舵"。雖然人類在AlphaGo手中的失敗讓一些人感到失望，但這實際上是一種變相的祝福。H-A組隊有可能增強，甚至可能改善人類目前的能力。

本文將試圖回答美軍將如何利用人工智能和H-A團隊合作，為未來10到20年的大規模戰斗做準備。為了使美國軍隊既能最大限度地發揮人工智能的潛力，又能維護國際法治，H-A團隊合作在未來的沖突中是必不可少的。通過理論、歷史、條令、已完成的研究項目和潛在的未來情景，這項研究將有助于回答人工智能在美國軍事行動中的未來是什么樣子。證據將集中在利用自主武器系統（AWS）和人工智能的積極和消極方面。

本文還將探討H-A組隊的能力，以及當兩者結合在一起時，性能是否會提高。研究結果將解決 "終結者難題 "的可能性，特別是在自主機器提供明顯優勢的情況下是否使用它們。雖然這個話題相對較新，但有許多關于人工智能研究和在美國軍隊中使用的書籍、期刊文章和新聞報道。研究將擴展這一主題，并提出在未來戰場上人工智能和人類合作的方式。人工智能有可能引領下一次軍事事務的革命（RMA）；然而，除非人工智能成為人類有效團隊的一部分，否則美國無法在大規模戰斗中充分發揮其潛力。

對指揮官的認知要求正在增加。由于創新和變化的速度，指揮官做出良好風險決策的能力受到挑戰。未來的戰爭不太可能像以前的沖突或訓練演習那樣以常規戰斗為主。美國的對手避免使用既定的理論，這提出了難以預料或減輕的危險。鑒于指揮官不能僅僅避免風險，而是要接受風險以獲得并保持戰爭的主動權，指揮官及其參謀部應考慮陸軍的風險理論和陸軍風險管理中心的理論風險梯度法是否足以應對多域作戰概念中描述的未來戰爭。

從對認知的研究來看，"風險認知 "的概念為風險管理人員（通常是參謀人員或主題專家）和風險決策者（通常是指揮官）如何評價風險分析方法提供了啟示。風險感知，即對風險水平的主觀判斷，這種想法與提出事實和數據就一定有說服力的想法形成鮮明對比。風險感知的研究已經證明了背景、敘述和簡單性在風險交流中的重要性。在風險決策者中，不熟悉、不了解、以及深深的偏見或恐懼會導致對風險水平的認知與專家的認知相差甚遠。

另外三種風險分析方法與陸軍理論風險梯度進行了比較。這些工具源自民用方法，被用于項目管理、工程和其他與風險和預見有關的領域。它們是故障樹、場景假設和風險三要素。雖然它們都有一些量化的元素，但它們為風險管理人員提供了同樣多的空間，甚至更多的空間，以應用批判性思維和分享背景，如預測的不確定性或與規劃行動的聯系。

正如陸軍出版物和文章所描述的那樣，未來的戰爭預計需要指揮官掌握五個領域--包括不熟悉的網絡和空間領域--在作戰領域往往比以前更廣闊，在行動中趨向于提高機動速度和創新。在這樣的環境中，無論是競爭、沖突、反叛亂，還是大規模的地面作戰，所有軍事專業人員都應該使用盡可能好的風險分析來保護生命和實現目標。為此，本文對理論、領導人發展和參謀部行動提出了潛在改變方法。